當(dāng)前,在國(guó)家新發(fā)展格局和新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革背景下,以邊緣計(jì)算和人工智能為代表的新興技術(shù),正在加速重塑新的生產(chǎn)關(guān)系,不斷推動(dòng)產(chǎn)業(yè)向“數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化、綠色化”發(fā)展。
以“數(shù)智協(xié)同,鑄就新質(zhì)生產(chǎn)力”為主題,2024中國(guó)自動(dòng)化產(chǎn)業(yè)年會(huì)于今日在京舉行,西門(mén)子(中國(guó))有限公司受邀參加,《基于工業(yè)邊緣和人工智能增強(qiáng)控制的質(zhì)量分析與優(yōu)化解決方案》入選 “2023中國(guó)自動(dòng)化領(lǐng)域年度最具價(jià)值解決方案”。
該方案利用工業(yè)邊緣和人工智能增強(qiáng)控制技術(shù)解決實(shí)際生產(chǎn)問(wèn)題,有效幫助工業(yè)企業(yè)提升生產(chǎn)穩(wěn)定性,優(yōu)化產(chǎn)品質(zhì)量,最終實(shí)現(xiàn)提質(zhì)增效。該方案的推廣對(duì)于最大化發(fā)揮工廠的數(shù)據(jù)價(jià)值,驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)變革都具有重要意義。
1. 客戶(hù)痛點(diǎn)
該解決方案最初應(yīng)用于粉末類(lèi)食品的干燥工藝階段。粉末類(lèi)食品的水分控制是一個(gè)多變量、非線(xiàn)性、大時(shí)滯的復(fù)雜過(guò)程,且生產(chǎn)過(guò)程存在原料等不確定因素。在這之前,工廠一直通過(guò)人工調(diào)節(jié)生產(chǎn)參數(shù),控制干燥過(guò)程,但由于工藝人員操作差異性較大,且經(jīng)驗(yàn)豐富的工藝人員的招聘也愈發(fā)困難,造成產(chǎn)品質(zhì)量不穩(wěn)定,含水量忽高忽低,每年給客戶(hù)工廠造成巨大損失。隨著市場(chǎng)需求的不斷變化,消費(fèi)者對(duì)食品質(zhì)量的要求也越來(lái)越嚴(yán)苛,保證產(chǎn)品質(zhì)量的穩(wěn)定性,減少損失與浪費(fèi),是工業(yè)企業(yè)期待解決的問(wèn)題。
基于以上痛點(diǎn),西門(mén)子與工業(yè)客戶(hù)攜手共創(chuàng),為客戶(hù)打造了一套基于工業(yè)邊緣和人工智能的粉末類(lèi)食品水分智能控制系統(tǒng),以幫助提升整體生產(chǎn)的穩(wěn)定性。隨著AI增強(qiáng)控制系統(tǒng)的成功落地,我們也在越來(lái)越多的行業(yè)進(jìn)行深度探索,該方案已在包括糧油、乳制品、調(diào)味品、電池、新材料等多行業(yè)中得到廣泛應(yīng)用。
2. 方案介紹
以粉末類(lèi)食品干燥優(yōu)化項(xiàng)目為例,該方案實(shí)現(xiàn)了首個(gè)AI驅(qū)動(dòng)的DCS控制,用AI全自動(dòng)接管代替原來(lái)的人工調(diào)控。
1. 結(jié)合控制理論與AI技術(shù)的趨勢(shì),采用最新型的深度學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行模型預(yù)測(cè)和參數(shù)尋優(yōu),實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)增強(qiáng)控制。基于增強(qiáng)控制的核心,采用串級(jí)預(yù)測(cè)控制模型,將MPC與DRL方法相結(jié)合;
2. AI預(yù)測(cè)模型能進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測(cè)。水分預(yù)測(cè)結(jié)果符合水分生產(chǎn)變化的整體趨勢(shì),能夠抑制水分監(jiān)測(cè)設(shè)備重復(fù)精度抖動(dòng)突變的影響;
3. 實(shí)現(xiàn)了多變量決策。系統(tǒng)后臺(tái)能夠?qū)资畟€(gè)點(diǎn)位的工藝參數(shù)進(jìn)行處理,能對(duì)尾氣溫度和水分等多變量進(jìn)行預(yù)測(cè)分析實(shí)現(xiàn)智能決策;
4. 完全兼容現(xiàn)有螺旋控制PID接口,通過(guò)動(dòng)態(tài)尋優(yōu)下發(fā)間距小且頻度密的上下限參數(shù)指令,實(shí)現(xiàn)控制過(guò)程無(wú)縫切換的同時(shí),提高了控制精度和時(shí)效性;
同時(shí),該方案也與西門(mén)子工業(yè)邊緣聯(lián)動(dòng),將AI模型部署在邊緣設(shè)備上,模型的推理在本地側(cè)進(jìn)行,通過(guò)邊緣管理平臺(tái)實(shí)現(xiàn)對(duì)模型的統(tǒng)一管理與更新下發(fā),有效保證了數(shù)據(jù)的安全性和實(shí)時(shí)性。
目前,該方案已不僅應(yīng)用在粉末類(lèi)食品的干燥工藝控制領(lǐng)域,更在糧油、乳制品、調(diào)味品、電池、新材料等多行業(yè)中得到廣泛落地和應(yīng)用。如何發(fā)揮數(shù)據(jù)最大的價(jià)值,在數(shù)據(jù)源頭實(shí)時(shí)分析提質(zhì)增效的空間,找到可持續(xù)改善的需求,對(duì)于工業(yè)客戶(hù)尤為重要。
本方案,從數(shù)據(jù)出發(fā)為客戶(hù)提供決策依據(jù),定制管控量測(cè)指標(biāo)。數(shù)據(jù)成熟度高的產(chǎn)線(xiàn)可結(jié)合定制算法模塊進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)AI增強(qiáng)控制,助力企業(yè)提質(zhì)增效。
3. 推廣價(jià)值
本方案將工業(yè)邊緣與AI增強(qiáng)控制技術(shù)應(yīng)用在工業(yè)領(lǐng)域,可為工業(yè)企業(yè)帶來(lái)多個(gè)層面的實(shí)際價(jià)值。例如,在粉末類(lèi)食品干燥工藝優(yōu)化控制項(xiàng)目中:
用AI全自動(dòng)接管代替原來(lái)的人工調(diào)控,極大提升了水分控制的穩(wěn)定性,將達(dá)標(biāo)產(chǎn)品的比例提高了十幾個(gè)百分點(diǎn)
為客戶(hù)實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)原料的節(jié)省,四條產(chǎn)線(xiàn)的直接經(jīng)濟(jì)效益達(dá)到百萬(wàn)級(jí)別為客戶(hù)每年節(jié)約百萬(wàn)級(jí)的能源成本
在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過(guò)程中,越來(lái)越多的企業(yè)希望通過(guò)人工智能和邊緣計(jì)算等新興技術(shù)來(lái)優(yōu)化核心產(chǎn)品的核心工藝,并進(jìn)一步提升產(chǎn)品品質(zhì)。本方案聚焦于此,將新興技術(shù)落地于生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)側(cè),有效幫助工業(yè)企業(yè)實(shí)現(xiàn)提質(zhì)增效。目前在糧油、乳制品、調(diào)味品、電池、新材料等多行業(yè)中都具備可復(fù)制性與落地潛力。